奇異譜分析

奇異譜分析是近年來興起的一種研究非線性時間序列數據的強大的方法。它根據所觀測到的時間序列構造出軌跡矩陣，並對軌跡矩陣進行分解、重構，從而提取出代表原時間序列不同成分的信號，如長期趨勢信號、周期信號、噪聲信號等，從而對時間序列的結構進行分析，並可進一步預測。

基本介紹

• 中文名：奇異譜分析
• 外文名：Singular Spectrum Analysis
• 縮寫：SSA

內容

奇異譜分析(SSA)方法最早由colebrook於1978年首先在海洋學研究中提出並使用。Fracrich用一維時間序列在延遲相空間中做EOF展開，再通過顯著性檢驗研究確定有意義的特徵成分的個數，據此估計氣候吸引子的維數。這個工作被認為是SSA在氣象學中的最早套用。Hassani將這種方法引人到社會問題研究中來，並用其預測了美國交通事故的月時間序列數據。N.Golyandina給出了奇異譜分析的擴展形式一多通道奇異譜分析的算法，並由Hossein Hassani用來對英鎊/美元匯率進行了分析預測，取得了較好的效果。目前，國內套用這一方法研究金融領域問題的文獻並不多，主要有徐海雲對我國貨幣供應量進行了分析，呂紅用其對上證指數預測等。